1. Zpoken.ai
1.1. Описание
1.1.1. DESK Sales Analytics - система отслеживания работы кассиров, анализа соответствия скриптам и отсутствия вредоносных слов при общении с клиентами. Основная функционал продукта состоит в распознавании речи сотрудников на кассах во время обслуживания клиентов и проведении аналитики на основе полученных транскрипций.
1.1.2. Материалы
1.1.2.1. Презентация
1.1.2.1.1. Zpoken_Desk_sales.pdf
1.2. Предварительная стоимость пилота
1.2.1. Требуется обсуждение Зависит от функционала
1.3. Время запуска
1.3.1. Быстро Интеграция готового продукта.
1.4. Сложность внедрения
1.4.1. Средняя сложность внедрения технологии.
2. Ожидаемый результат
2.1. - Сократить расходы на контроль качества работы персонала - Увеличить качество выполнения скриптов - Уменьшить утилизацию продуктов
3. Ответсвенные
3.1. RE:ACTOR
3.1.1. Михаил Пинкевич
3.2. OKKO
3.2.1. Александр Ляшенко
4. Coreteka
4.1. Описание
4.1.1. CoreTeka. Quality Control - это сервис, который позволяет контролировать качество работы торговых представителей, консультантов, продавцов в розничных сетях, колл-центрах и позволяет автоматизировать оценку качества работы линейного персонала в торговых точках. Контроль качества и выполнение бизнес-процессов в продажах на АЗК путём внедрения сервиса Voice-Recognition, который состоит из админ-панели Модератора, интеграцией с POS-терминалом и аналитическим сервисом Клиента. Контроль правильной отработки скрипта, осуществляется за счет автоматической записи и распознавания речи, а также последующего анализа распознанного текста.
4.1.2. Материалы
4.1.2.1. Презентация
4.2. Предварительная стоимость пилота
4.2.1. 1) Оценка объема и стоимости работ для Бизнес-анализа – $ 3 k * 2) Разработка модуля для POS-терминалов – $ 5,6 k * 3) MVP (minimum viable product) – $ 9,3 – 11 k * * Данная оценка предварительная и может изменяться в ту или иную сторону, в процессе разработки;
4.2.2. КП
4.3. Время запуска
4.3.1. Предварительно: - Быстро
4.4. Сложность внедрения
4.4.1. Средней сложности
4.5. Особенности
4.5.1. Сервис для контроля качества работы линейного персонала, преимущества: ● Сократить расходы на контроль качества работы персонала ● Улучшить качество выполнения скриптов ● Увеличить скорость определения проблемных ситуаций в коммуникации с клиентами ● Автоматизировать начисление бонусов/мотивации по качеству выполнения скриптов ● Определить какие действия и слова лучше всего влияют на конверсию в продажах (мгновенное А/Б тестирование скриптов в полях)
5. Cases
5.1. Речевая аналитика: революция в управлении отделом продаж
5.2. Альтернативные решения
5.2.1. Berize
5.2.1.1. Описание
5.2.1.1.1. Платформа для постоянного улучшения качества работы контакт-центра. Система Berize позволяет выделять «самое главное» в разговоре с клиентом и строить коучинг сотрудников вокруг конкретных фраз. Оптимизирует работу супервайзеров и тренеров, используя накопленные в библиотеке фрагменты разговоров. В системе Berize сотрудники могут оценивать качество полученной обратной связи.
5.2.1.1.2. Материалы
5.2.1.2. Предварительная стоимость пилота
5.2.1.2.1. Требуется обсуждение. Предварительно: <$10K
5.2.1.3. Время запуска
5.2.1.3.1. Предварительно: - Быстро
5.2.1.4. Сложность внедрения
5.2.1.4.1. Низкая сложность внедрения технологии.
5.2.1.5. Особенности
5.2.1.5.1. - Единая система управления процессами в контакт-центре. - Быстрое выделение и масштабирование лучших практик. - Возможность отслеживать прогресс команды. - Возможность влиять на периодичность и качество оценок. - Дашборд с развернутой аналитикой по всем оценкам. - Доступ к оценке сотрудниками работы супервизоров. - Ставить сотрудникам задания.
5.2.2. Phonal AI - Conversational IVR to Cut Costs and Improve Customer Experience
5.2.2.1. Аналитика речи на основе искусственного интеллекта для колл-центров.
5.2.3. Omilia – Conversational Intelligence
5.2.3.1. Omilia является ведущим поставщиком NLU решений, используя IVR & natural dialogue interaction, для предприятий по всему миру.
5.2.3.2. Официальный партнёр в Украине - NOVAIT
5.2.4. Speechpro
5.2.4.1. Комплекс регистрации и оценки качества работы специалистов в торговых залах. Эффективное решение для записи диалогов персонала с покупателями и последующий автоматизированный анализ существенно повысит уровень общения и окажет благотворное влияние на дисциплину, имидж компании и возможные объемы продаж.
5.2.4.1.1. Локация: Россия
5.2.4.2. kompleks_registracii_dlya_torgovyh_setey_2788.pdf
5.3. Sinovoice
5.3.1. Компания Jietong Huasheng применила технологию распознавания речи Lingyun последнего поколения к системе анализа речи, которая значительно повысила точность считывания и записи в центре обслуживания клиентов. В то же время функция разделения речи также значительно улучшена, запись может быть более сложной и детальной. Технология дает возможность разделять аудиоданные клиента и агента, объединять новейшие технологии анализа больших данных для обеспечения более мощного анализа текста. По сравнению с традиционной проверкой голосовой связи, интеллектуальная система анализа речи Lingyun обеспечивает 100% всестороннюю проверку качества, а точность передачи записываемых данных значительно повышается, что улучшает точность проверки.
5.4. CoMagic — Платформа аналитики маркетинга и продаж
5.4.1. Речевая аналитика: что это и как она помогает бизнесу в увеличении продаж | CoMagic blog
5.5. https://people.ai/
5.5.1. Как искусственный интеллект помог бывшему продавцу создать стартап на $500 млн
6. NovaIT
6.1. Описание
6.1.1. Verint: Customer Engagement & Cyber Intelligence Leaders
6.1.1.1. Внедрение face2face recording решения от компании Verint. Комплексное решение, которое позволяет контролировать качество работы кассиров, собирая необходимые данные по распознаванию речи в единой аналитической системе.
6.1.1.1.1. Не предоставляют микрофоны.
6.1.2. Материалы
6.1.2.1. Презентация - Speech Analytics overview
6.1.2.2. Verint SA
6.1.2.3. Примеры внедрений
6.1.2.4. Обзор с примерами задач
6.2. Предварительная стоимость пилота
6.2.1. $75K - 5 АЗК без НДС $90K с НДС
6.2.2. КП
6.3. Время запуска
6.3.1. Средняя скорость внедрения проекта.
6.4. Сложность внедрения
6.4.1. Средняя сложность внедрения технологии.
6.4.1.1. Необходимо определить "Старт" и "Стоп" тригеры для записи.